【原创】全文搜索引擎技术原理入门

作者：黑夜路人（heiyeluren / Black）

时间：2021/11

信息检索（Information Retrieval）的含义可以是非常广泛的，作为一个学术研究领域，信息检索可能如此定义：信息检索（IR）是从集合（通常存储在计算机中）中找到满足信息需求的非结构化性质（通常是文本）的材料（通常是文档），信息检索是解决信息存储和检索的一门学科。

信息检索（IR）是基于用于查询检索信息的任务，目前流行的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、概率模型和语言模型，信息检索最典型和最常见的应用是“搜索引擎”(Search Engine)。

搜索引擎（Search Engine）是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上采集信息（主动采集或被动接收信息），在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将检索的相关信息展示给用户的系统。

搜索引擎是工作于互联网上的一门检索技术，它指在提高人们获取搜集信息的速度，为人们提供更好的网络使用环境。从功能和原理上搜索引擎大致被分为全文搜索引擎、元搜索引擎、垂直搜索引擎和目录搜索引擎等四大类，目前一般通俗提到“搜索引擎”主要是指“全文搜索引擎”。

搜索引擎发展到今天，在日常工作生活中都已经离不开了，目前的搜索引擎技术在基础架构和算法在技术上都已经非常成熟，发展成为根据一定的策略（机器学习）、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后（构建高质量索引），为用户提供高质量的检索服务，将用户检索最相关或是用户最想要（通过机器学习/深度学习方式）的信息展示给用户的一套系统。

本篇分享内容主要是介绍搜索引擎（全文搜索技术）的基本实现原理机制的一个入门，能够快速通过几十页的内容，对搜索引擎技术有一个概要的、系统性的了解，帮助我们在工作中无论是使用通用的全网搜索引擎（谷歌/百度等），还是使用站内全文搜索引擎（Lucene/ES/Solr/Sphinx等），都能够有一个对原理理念层面的了解，能够更快速的帮助我们更深入的做好技术研发。

内容会描述搜索引擎的概要构成和主要的工作流程，从搜索引擎的内容抓取（Spider）、分词（NLP）、索引构建（Index）、内容相关性（Document Rank）排序等几个方面进行介绍，希望能够提供系统性的学习和了解。

内容抓取：爬虫程序的基本工作流程，主流爬虫介绍，爬虫Scrapy介绍
内容分析：网页分析（HTML解析）、网页去重算法（Shinling/I-Match/SimHash等），中文分词技术（主要实现方法、包括基于字典-正向逆向最大匹配/最小切分/MMSeg、基于统计学、基于深度学习等方法-条件随机场CRF/隐形马尔科夫模型HMM/N-gram，主流开源哪些实现）
索引系统：搜索索引系统的构建，包括正排索引、倒排索引等等（与传统数据库数据结构B+树/LSM树的区别），核心数据结构实现机制（Lucene中的实现过程）
检索系统：搜索引擎检索（查询）过程（包括布尔查询、字段查询等），全文检索排序技术（布尔模型、向量空间、概率检索等相关性排序技术），包括主流的一些算法介绍余弦相关性、BM25、TF-IDF等等。
最后在推荐一部分包括ES/Lucene等在内的开源搜索引擎进行进一步学习

核心重点内容会在 分词技术（Segmention term）、倒排索引构建（Inverted index）、搜索结果相关性排序（Document rank）等几个重点全文搜索引擎技术上面进行介绍，希望您有所收获。